Chez RDT, nous poursuivons le développement de solutions innovantes pour la digitalisation de l’industrie. Parmi elles figure RECAP (Réparation de composants critiques grâce à des technologies hybrides additives-soustractives et des procédés intelligents), une plateforme technologique conçue pour la surveillance, l’analyse et le diagnostic intelligent des procédés de soudage à l’aide de la vision artificielle et de l’intelligence artificielle.
La qualité d’une soudure est un facteur essentiel dans de nombreux environnements industriels. Cependant, les opérations d’inspection sont souvent réalisées après l’exécution du soudage, ce qui complique la détection précoce des défauts et augmente les coûts liés aux retouches ou aux incidents de production. RECAP a été développé afin de transformer cette approche en intégrant des capacités d’analyse en temps réel, permettant ainsi des procédés plus efficaces, traçables et automatisés.
La solution s’articule autour de trois principales phases de développement.
Surveillance et acquisition de données en temps réel
La première phase consiste à développer une plateforme d’acquisition et de diffusion de données capable de capturer et de visualiser le procédé de soudage à l’aide de caméras industrielles Xiris. Cette infrastructure permet d’obtenir des images de haute qualité de l’arc de soudage tout en enregistrant les informations clés nécessaires à leur analyse.
L’un des principaux atouts de cette solution réside dans son approche basée sur les technologies Open Source, qui offre une plus grande flexibilité d’intégration que les solutions propriétaires et facilite son adaptation à différents environnements de production.
Analyse et annotation des défauts
La deuxième phase est consacrée à la création de connaissances à partir des données collectées. À cette fin, RECAP intègre un outil spécifique permettant l’annotation et la classification des discontinuités et défauts de soudage.
Cette infrastructure permettra de constituer des bases de données de haute qualité (datasets) qui serviront à l’entraînement de modèles avancés de vision artificielle. La possibilité de parcourir et d’analyser efficacement des séquences d’images facilitera l’identification de schémas associés aux différents types d’anomalies et de défauts.
Diagnostic intelligent grâce à l’intelligence artificielle
La phase finale prévoit l’intégration de modèles de Deep Learning capables d’analyser les images capturées et de détecter automatiquement d’éventuelles anomalies directement pendant le processus de production.
Grâce à ces capacités, le système pourra agir comme un assistant intelligent pour le contrôle qualité, en signalant les défauts potentiels en temps réel et en apportant un soutien aux équipes de fabrication et d’inspection. L’objectif est de réduire les délais d’inspection, de minimiser les erreurs et d’améliorer l’efficacité globale du processus.
Avec RECAP, RDT continue d’explorer le potentiel de la vision artificielle, de l’analyse avancée des données et de l’intelligence artificielle afin de favoriser une industrie plus connectée, plus performante et plus compétitive, où les systèmes sont capables non seulement de collecter des informations, mais également de les interpréter et de les transformer en connaissances utiles pour la prise de décision.
